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Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers

ISO Journal TitleJ Korean Inst. IIIum. Electr. Install. Eng.

  1. (Senior Researcher, Hyundai-Electric & Energy Systems Co., LTD.)



Energy Storage System, Net Present Value, Economic Analysis, ESS Capacity, Peak Reduction, Power Factor, Grid Code

1. 서 론

최근 전력산업 정책의 방향이 전환되어 신재생에너지 보급 확대와 전력수요 증가에 따라 에너지저장장치(Energy Storage System: ESS) 시장이 점진적으로 성장하고 있으며, 국제 시장 선점을 위해 경쟁이 가열되고 있다. 제8차 전력수급기본계획에 따르면 신규 수요관리 방안 도입의 방안으로 자가용 태양광, 수요자원(Demand Response: DR) 시장, 수요관리 이행 제도 강화 및 ICT 기술 활용 등이 있으며, 공공기관 ESS 설치 의무화 등을 통해 최대전력 절감계획을 수립하였다. 전기요금 체계 개편 측면에서도 산업용 요금을 경부하 요금 중심으로 차등 조정하여 부하 전력 소비의 효율화를 유도하고 있다. ESS 보급 확산을 위한 제도 개선으로 신재생 · 전기차 충전 특례요금 신설, ESS 특례요금 할인 확대 등의 인센티브를 강화함에 따라 빌딩, 공장 등에 피크저감용 ESS 설치가 확대되었다(1,2).

ESS는 용도에 따라 크게 피크(최대전력) 저감용, 주파수 조정용, 신재생에너지 연계용으로 나뉠 수 있다. 본 논문에서 다루고 있는 피크저감용 ESS는 주로 산업용 수용가에 적용되어 최대 전력 저감 및 부하 평준화를 통한 에너지 효율 개선을 목표로 하고 있으며, 낮은 가격 시간대에 저장했다가 높은 가격 시간대에 사용하여 전기요금을 절감하고 최대전력을 낮추어 기본요금을 절감하는 목적이 있다.

ESS 효율성과 수명 주기의 개선을 위한 다양한 연구들이 이루어지고 있으나, ESS 솔루션에 필요한 높은 투자 비용으로 인해 경제적 관점에서 최적 용량 산정이 중요한 부분을 차지하고 있으며, 이에 관한 연구가 수행되고 있다(3-6).

본 논문에서는 산업용 수용가의 계절별 부하 패턴 분석을 수행하고, 피크저감용 ESS의 최적 용량 산정 알고리즘을 제안하였다. 그리고, 국내 전기요금 제도를 반영하여 순현재가치(NPV, Net Present Value)를 이용한 경제성 분석을 수행하였으며, Grid Code를 고려한 ESS 용량 산정에 관한 분석을 하였다.

2. 산업용 수용가의 ESS 부하패턴 검토 및 문제점

산업용 수용가에서 피크저감용 ESS 운전 시 역률 저하 문제가 간혹 발생하고 있다. 그림 1은 공장 부하의 여름/겨울철 일별 부하량을 보여주고 있으며, Case 1은 ESS 설치 전 부하이고, Case 2는 ESS 충·방전 운영을 하는 경우이다. 그림 1(a)와 같이 여름철 새벽 시간대에는 ESS 충전 시 역률을 보상해 주는 효과를 보이지만 그림 1(b)의 겨울철 피크부하 시간대에는 ESS 풀방전 시 대용량의 ESS가 설치된 경우 역률 저하 문제를 일으킬 수 있음을 보여주고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제의 원인 분석을 수행하였으며, 저역률로 운전이 지속될 경우 역률 요금제에 의한 페널티 및 Grid Code를 위반하는 운영이 이뤄질 수 있다. 또한, 저역률로 운전할 경우 이에 따른 전력 손실 증가, 설비 효율 저감, 전압강하 증가 및 계통의 안정도가 저하 될 수 있다.

Fig. 1. Power Factor at PCC by ESS Operation by Season
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전 세계적으로 신재생에너지 및 ESS 점유율이 증가함에 따라 계통 연계 시 운영 안정성에 관한 연구가 많이 이루어지고 있다. 기존 계통연계기준은 계통연계 보호기능(전압/주파수 제어, 단독운전방지, 불평형 등), 정상/과도응답 특성등을 고려하였지만, 신규 Grid Code에서는 유효전력 수동/자동 제어, 연계점 전압 제어와 Dynamic Grid Support 기능(Fault Ride Through, Reactive Current Injection) 등을 주요 기술 요건으로 하고 있다. 이는 전력시스템 운영자가 계통 운영의 안정성을 확보하기 위한 규정을 포함하고 계통 외란에 대해 기존 발전기에 적용하는 수준과 거의 동일한 수준으로 분산 전원의 능동적인 역할 분담을 요구하고 있다. IEEE 1547은 ESS를 DER(Distributed Energy Resource)로 규정하여 계통 연계 시 연계규정을 따르도록 하였다(7,8). 주요 국가의 Grid Code 기준은 표 1과 같다.

Table 1. Grid Code Requirements of Key Countries

역률

전압제어

주파수

고조파

Rated Power

<100MW

0.95(lag)~0.95(lead)

Rated Output >100MW

Voltage dependent

Defined by Voltage Level (-8~12%)

47.5~51.5Hz

Not defined

0.98(lag)~0.98(lead)

More 1,000MW

0.97(lag)~0.97(lead)

Defined by Voltage Level (-10~13%)

49.5~50.5Hz

Based on GB/T14549-1993

0.95(lag)~0.95(lead)

Not defined

Not defined

Based on

IEEE 519

THD<3%

0.9(lag)~0.95(lead)

Defined by TSO

59.4~60.6Hz

Based on

IEEE 519

THD<3%

0.9

Defined by production capacity

(10%, 5%, 3%)

Defined by production capacity

(0.3 ~0.1Hz)

THD<3%

TDD<5%

0.95(lag)~0.95(lead)

≤2%

58.5 ~61.5Hz

THD<5%

TDD<5%

3. 산업용 수용가의 ESS의 최적 용량 산정을 위한 관련 지수 검토 및 알고리즘 제안

산업용 수용가에서 주로 사용하는 피크저감용 ESS의 최적 용량 산정을 위해 Table 1의 국내 계통연계기준을 고려하기 위한 전압강하 지수와 역률 요금 지수를 반영한 ESS 용량 산정 알고리즘을 제안하였다.

3.1 전압강하 지수

전압강하는 저항(R), 리액턴스(X)와 부하전류(I), 역률 cos ⴱ에 의하여 결정되며 그림 2의 벡터도와 식 (1)과 같이 표현된다(9,10).

Fig. 2. Phasor Diagram of Voltage Relations for Voltage Drop Calculations
../../Resources/kiiee/JIEIE.2020.34.9.027/fig2.png

(1)
$$ \begin{aligned} V_{\text {drop}, t} &=e_{s, t}+I_{\text {load}_{-} p u, t} \times \frac{\% R_{\text {load}}}{100} \cos \theta_{\text {load}, t}+I_{\text {load}_{-} p u, t} \times \frac{\% X_{\text {load}}}{100} \sin \theta_{\text {load}, t} \\ &-\sqrt{e_{s, t}^{2}-I_{\text {load}}-p u, t} \times \frac{\% R_{\text {load}}}{100} \cos \theta_{\text {load}, t}+I_{\text {load}_{-} p u, t} \times \frac{\% X_{\text {load}}}{100} \sin \theta_{\text {load}, t} \end{aligned} $$

여기서 $V_{drop,\:t}$는 전압강하, $e_{S,\:t}$는 계통 전압, $I_{load pu,\: t}$는 부하전류, $\%R_{load}$는 변압기, 케이블을 포함한 저항, $\%X_{load}$는 변압기, 케이블을 포함한 리액턴스, $\cos\theta_{load,\:t}$는 부하역률 이다.

식 (1)에 의하면 전압강하는 X가 R보다 클 때 또는 부하전류가 크거나 부하 역률이 낮을수록 크다.

3.2 역률 요금 지수

국내에서 적용 중인 역률 요금제는 09시부터 23시까지는 지상역률에 대하여 적용하며, 평균역률이 90%에 미달하는 경우에는 미달하는 역률 60%까지 매 1%당 기본요금의 0.2%를 추가하고, 평균역률이 90%를 초과하는 경우에는 역률 95%까지 초과하는 매 1%당 0.2%를 감액하며, 23시부터 09시까지는 진상역률을 적용하며, 평균역률이 95%에 미달하는 경우에는 역률 60%까지 매 1%당 기본요금의 0.2%를 추가해 주고 있다.

역률 요금제를 이용하여 역률 요금 지수를 그림 3식 (2)에 산출하여 나타내었다(11).

Fig. 3. Cost Factor for Power Factor
../../Resources/kiiee/JIEIE.2020.34.9.027/fig3.png

(2)
../../Resources/kiiee/JIEIE.2020.34.9.027/equ2.png

여기서 $\lambda_{t}$는 $t$ 시간에서의 역률 요금 지수이며, 이는 역률 요금제의 인센티브와 페널티 값을 반영한 값이다. $PF_{t}$는 $t$ 시간에서의 PCC 점의 역률, $PF_{\min}^{lead}$는 진상역률 최솟값(60%), $PF_{\min}^{lag}$는 지상역률 최솟값(60%), $PF_{\max}^{lead}$는 진상역률 최댓값(90%), $PF_{\min}^{log}$는 지상역률 최댓값(95%)이다.

3.3 NPV 경제성 평가

산업용 수용가의 ESS 최적 용량 산정에 대한 경제성 평가를 위해 NPV를 이용하였다. 현재가치로 환산된 연차별 순편익의 합계에서 초기 투자비용 및 현재가치로 환산된 연차별 비용의 합계를 뺀 값으로 도출된 NPV는 식 (3)과 같다.

(3)
$$ N P V=\sum_{n=1}^{N} \frac{B_{n}}{(1+r)^{n}}-\sum_{n=1}^{N} \frac{C_{n}}{(1+r)^{n}}-C_{0} $$

여기서,

../../Resources/kiiee/JIEIE.2020.34.9.027/equ3_1.png

여기서 N은 ESS의 수명, $C_{0}$는 ESS 관련 설비 초기 설치비용, r은 할인율, $B_{n}$은 ESS를 이용한 편익, $C_{n}$은 ESS 운영 비용이다. 역률요금제에 의한 인센티브/페널티 요금은 편익에 포함하였다.

여기서 $B_{n}^{Discharge}$는 ESS 방전에 의한 이익, $B_{n}^{PDR}$은 최대수요전력절감으로 인한 이익, $B_{n}^{base}$는 기본요금할인 이익, $B_{n}^{PF}$는 역률요금제로 인한 인센티브/페널티 요금, $P_{n,\:t}^{E}$는 $t$ 시간의 전기요금, $S_{n,\:t}^{Discharge}$는 ESS 방전량, $P_{n,\:m}^{base}$은 월 기본요금, $S_{n,\:m}^{Old peak}$은 이전최대수요전력량, $S_{n,\:m}^{New peak}$은 ESS 사용으로 인한 새로운 최대수요전력량, $S_{n,\:m,\:peak hour}^{Discharge}$는 최대부하 시간대에 방전한 ESS 전력량, $S_{n,\:m,\:peak hour}^{Charge}$는 최대부하 시간대에 충전한 ESS 전력량, $D_{n,\:m}^{w}$은 평일 일수, $C_{n}^{Charge}$은 ESS 충전 비용, $C_{n}^{\text{O&M}}$은 ESS 유지보수 비용이다.

국내에서는 2020년까지 충전요금 50% 할인과 기본요금할인 3배를 적용하고 있다. 본 논문에서는 앞으로 설치될 ESS 용량 산정을 고려하여 이를 반영하지 않았으며, 앞으로의 전기요금제도 변화에 따라 변경될 수 있다. 경제성 평가에 사용된 ESS 파라미터는 표 2와 같다.

Table 2. ESS Parameters for Economic Analysis

구분

공사/설치비 (ESS, PCS)

60,000 만원/MW

SOC 사용범위

10~90 %

할인율

4.5 %

ESS 사용연한

15 년

유지보수비

공사/설치비의 3%

3.4 ESS 용량 산정 알고리즘

그림 4는 본 논문에서 제안하는 ESS 용량 산정 알고리즘을 보여준다. 수용가의 전력부하 분석을 통해 ESS 용량 민감도 지수($S^{ESS}$)를 산정한 후 계통연계 기준인 Grid Code의 전압 및 주파수 조건을 검토하여 ESS 용량을 산정한다. 여기서 $S^{ESS}$는 ESS 용량 민감도 지수로 수용가 계약전력 대비 ESS 용량이며, 이 값이 클수록 ESS 용량이 큰 것을 의미한다.

우선, NPV 경제성 평가를 통한 ESS 용량을 산정한다. ESS 충/방전 운영 시 Grid Code 조건에 부합되는지 확인을 위해 전압강하 지수와 역률요금 지수를 적용하여 검토한다. 만약 전압과 역률 조건을 만족시키지 못 할 경우 ESS 용량 민감도 지수를 변경하여 재분석을 한다. 최종적으로 Grid Code 조건을 모두 만족하는 ESS 용량 민감도 지수를 산출하여 최적 ESS 용량을 산정한다.

Fig. 4. The Algorithm for Estimation of ESS Capacity
../../Resources/kiiee/JIEIE.2020.34.9.027/fig4.png

4. 사례 연구

4.1 계통 구성 및 운영 조건

ESS 운영에 따른 영향 평가를 위해 국내 산업용 수용가 공장 계통을 사례로 연구를 수행하였으며, 계절별 최대부하일의 부하곡선은 그림 1에 주어져 있다. 표 3표 4의 산업용전력(을), 고압B, 선택 II 요금제를 적용하여 최대부하 시간대에 충전을 하고 경부하 시간대에 방전하여 전기요금 절감하는 운영을 한다.

Table 3. Industrial Service (B) High Voltage B

구분

기본요금

(원/kW)

전력량요금 (kWh)

시간대

여름철

봄·가을철

겨울철

고압B

선택Ⅱ

7,380

경부하

56.2

56.2

63.2

중간부하

108.5

78.5

108.5

최대부하

189.7

108.8

164.7

Table 4. Rate Schedule of the Season & Time

계절별

시간대별

여름철

(6~8월)

봄·가을철

(3~5, 9~10월)

겨울철

(11~2월)

경부하 시간대

23:00~09:00

23:00~09:00

23:00~09:00

중간부하 시간대

09:00~10:00

12:00~13:00

17:00~23:00

09:00~10:00

12:00~13:00

17:00~23:00

09:00~10:00

12:00~17:00

20:00~22:00

최대부하 시간대

10:00~12:00

13:00~17:00

10:00~12:00

13:00~17:00

10:00~12:00

17:00~20:00

22:00~23:00

4.2 $S^{ESS}$에 따른 Grid Code 영향 평가

산업용 수용가에 ESS 용량 민감도 지수($S^{ESS}$)에 따른 ESS 충·방전 운영 시 PCC 점에서의 역률 및 전압 변화에 대한 Grid Code 영향 및 용량 적정성 분석을 하였으며, 그 결과는 그림 5, 그림 6과 같다.

ESS 충·방전 운영 시 ESS 용량 민감도 지수가 커질수록 그림 5(a)와 같이 여름철 새벽 시간대에 부하 역률이 낮은 경우는 역률 보상 효과를 보이며, 그림 5(b)의 겨울철 피크부하 시간대에는 역률이 급격히 저하되어 계통연계기준을 초과하여 운전하게 된다. ESS 용량이 클수록 그 값의 변화가 큰 것을 확인할 수 있다. 특히 계절별 부하 패턴의 편차가 큰 수용가에서 이러한 문제가 발생할 수 있다.

Fig. 5. Power Factor at PCC by ESS Capacity Factor
../../Resources/kiiee/JIEIE.2020.34.9.027/fig5.png

그림 6은 ESS 용량 변화에 따른 전압 변화를 보여주고 있으며, ESS 충·방전이 PCC 점의 전압 강하에는 큰 영향을 끼치지 않음을 확인하였다.

Fig. 6. Voltage at PCC by ESS Capacity Factor
../../Resources/kiiee/JIEIE.2020.34.9.027/fig6.png

4.3 경제성 평가 및 적정 용량 산정

산업용 수용가의 피크저감용 ESS 운영시 ESS 설치 여부 및 용량 산정을 위한 경제성 평가를 위해 NPV를 이용하였다.

$S^{ESS}$에 따른 NPV 경제성 평가 결과는 그림 7과 같으며, $S^{ESS}$가 0.17 일 때 가장 높은 NPV를 얻었다. 임의의 용량까지는 ESS 용량이 클수록 수익이 높게 발생하지만 국내 전기요금제도에 따른 인센티브/페널티를 고려할 경우 각 수용가에 따른 최적 용량을 결정해야 한다는 것을 알 수 있다.

Fig. 7. NPV Economic Analysis by $S^{ESS}$
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$S^{ESS}$가 0.17인 ESS의 용량이 가장 좋은 경제성을 가지지만 이 용량의 ESS를 이용하여 충·방전 운영 시 Grid Code의 역률 기준을 초과하는 것을 확인할 수 있다 (그림 8). 이는 국내 전기요금제의 역률요금 페널티를 내더라도 더 큰 용량의 ESS를 운영할 경우 더 높은 편익을 가질 수 있음을 의미한다. 하지만 Grid Code를 고려할 경우 그림 8 (c)에서 확인할 수 있듯이 전압과 역률 기준을 모두 만족하며 최대 수익으로 운영 가능한 $S^{ESS}$가 0.14인 ESS 용량을 선정해야 한다. 해외 프로젝트 또는 연계기준이 강화될 경우 이러한 사항을 고려하여 ESS 계통 운영 시나리오 선정과 ESS 용량 산정이 필요할 것이다.

Fig. 8. The Estimation of ESS Capacity Considering Grid Code Requirements
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5. 결 론

전력산업 정책의 방향이 바뀌면서 재생에너지 보급 확대와 전력 수요 증가로 에너지저장장치(ESS) 시장이 점차 성장하고 있다. ESS 확산 제도 개선으로 ESS 특별요금 할인 확대 등 인센티브가 강화되면서 건물과 공장 등에 피크저감용 ESS 설치가 확대되었다.

본 논문에서는 산업용 수용가에서 피크저감용 ESS 설치/운영시 경제성 평가와 계통연계기준을 고려한 ESS 용량 산정에 관한 연구를 하였다.

사례 연구의 결과에서 볼 수 있듯이, ESS 용량 산정에 따라 전압과 역률에 대한 문제점이 발생할 수 있기 때문에 ESS 최적 용량 산정을 위해서는 산업용 수용가의 계절별 전력 사용 패턴 및 운영 전략 분석이 필수적이다. 이에 대한 피크저감용 ESS의 최적 용량 산정을 위한 알고리즘을 제안하였으며. 국내 전기요금 체계를 반영하여 NPV를 이용한 경제성 분석을 수행하였고, 계통연계 기준을 고려한 ESS 용량 산정을 제안하였다. ESS 용량 산정에 대한 경제성 분석 시 국내에서 시행 중인 ESS 할인요금제도에 상당히 큰 민감도를 보였기 때문에 앞으로의 제도 변화에 초점을 맞춰야 할 것이다. ESS 관련 전기요금 제도가 변경된다면 산업용 ESS 뿐만 아니라 신재생에너지 연계용 ESS에도 이에 맞는 용량 산정 및 알고리즘에 대한 추가 연구가 필요할 것으로 사료된다.

References

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Biography

Joon-Ho Kim
../../Resources/kiiee/JIEIE.2020.34.9.027/au1.png

He received a B.S in electrical engineering from Soongsil University, and a M.S. in electrical engineering from Hanyang University where currently pursuing a Ph.D. degree.

Since 2011, he has been with Hyundai Electric & Energy Systems, where he is a senior researcher.

His research interests are the algorithm and economic assessment of renewable energy and power system stability.

이름
../../Resources/kiiee/JIEIE.2020.34.9.027/au2.png

He received the B.S. and M.S. degrees in electrical engineering from Seoul National University, Seoul, Korea, and the Ph.D. degree from Texas A&M University, College Station.

Currently, he is a Professor with the Department of Electrical Engineering, Hanyang University, Korea.

His research interests are power system reliability, planning, and power system economics.